데이터베이스 DevOps란 무엇입니까? 혁신을 어떻게 촉진합니까?

이 페이지까지 오셨다면 느리고 지루한 수동 데이터베이스 릴리스 때문에 좌절하셨을 것입니다.

자동화되고 빠르게 진행되는 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC) 내에서 데이터베이스 스키마 관리는 속도, 혁신, 문화는 물론 비즈니스 자체의 진행을 저하시키는 일이 될 수 있습니다.

다음을 포함하여 데이터베이스 릴리스 워크플로우를 해결하는 방법에 대해 논의할 것입니다.

• 생산성 병목 현상으로 인한 데이터베이스 제거
• 더욱 빈번하고 안전하며 안정적인 고품질 소프트웨어 릴리스를 더욱 빠르게 지원합니다.
• 데이터베이스 관리자(DBA)가 비즈니스를 발전시키고 확장할 수 있는 고부가가치 프로젝트에 집중할 수 있도록 지원
• 보안, 규정 준수, 안정성을 통해 고객 신뢰 향상

데이터베이스 DevOps는 조직의 92%가 직면한 문제, 즉 속도가 빠른 SDLC에서 지속적인 병목 현상이 발생하는 데이터베이스 배포를 가속화하는 방법을 해결합니다.

여기에는 협업 문화의 변화와 데이터베이스 DevOps 도구의 채택이 포함됩니다. 이 중 최고의 도구는 자동화, 거버넌스 및 관찰 가능성을 통해 조직에 실질적인 가치를 제공합니다.

DevOps는 원래 형태로 소프트웨어 개발팀을 위한 것이었습니다.

그 기원을 이해하면 협업, 속도, 생산성 및 안정성 이점을 위해 데이터베이스 개발 팀에 해당 원칙을 효과적으로 적용할 수 있습니다.

Dev와 Ops는 처음에 어떻게 만났나요?

개발자와 IT 운영팀은 무엇이 효과가 있는지 확인하기 위해 벽에 물건을 던지는 것을 멈춰야 합니다. 이러한 팀은 SDLC의 생산성, 품질 및 속도 향상을 위해 워크플로와 목표를 조정해야 합니다.

Dev와 Ops는 당연히 서로 반대되는 우선순위를 가지고 있습니다.

개발팀은 소프트웨어 업데이트를 통해 사용자 요구와 급변하는 경쟁 환경에 신속하게 대응하기를 원합니다. 운영팀은 안정적이고 신뢰할 수 있으며 감사 가능하고 안전한 고객 서비스를 보장하기를 원합니다.

한 쪽에서는 속도와 출력을 목표로 하고 다른 쪽에서는 신중하고 세심한 접근 방식을 추구하므로 결과적인 작업 흐름은 기껏해야 최고 효율성 이하로 작동합니다. 어떤 관점에서 보면 그들은 공통의 목표를 향해 나아가기보다는 서로 대항하여 일하는 것처럼 보입니다.

DevOps가 데이터베이스 변경 관리로 어떻게 변환되는지 알아보기 위해 양쪽 측면을 살펴보겠습니다.

운영 문제

운영팀은 조직이 고객에게 가치를 제공하고 수익을 극대화할 수 있도록 앱과 인프라를 원활하게 실행하도록 유지해야 합니다.

많은 운영 문제는 복잡성, 취약성, 잘못된 문서화, 기술 부채 및 차선책으로 인해 발생합니다. 무엇보다도 리더십은 감사 가능성과 효율성을 확인해야 합니다.

앱과 인프라를 담당하는 사람들은 이러한 문제를 해결하겠다고 약속하지만 시간을 거의 내지 않는 것 같습니다. 보다 사용자 중심적이거나 수익 창출 이니셔티브에서 문제의 우선순위가 낮아지는 것을 본 적이 있을 것입니다.

취약성은 가장 수익을 창출하는 시스템이나 가장 중요한 프로젝트에서 두드러집니다.

가장 실패하기 쉬운 시스템은 가장 중요한 경향이 있으며 긴급한 변화의 진원지에 서 있습니다. 변경이 실패하면 고객 가용성, 수익 목표, 고객 데이터 보안 및 정확한 보고와 같은 중요한 조직 약속이 위태로워집니다. 그러나 운영 팀이 더 많은 규칙, 점검 및 조직적 조치를 추가하면 SDLC의 속도와 민첩성이 저하됩니다.

개발 문제

빠르고 긴급하며 지금, 어제 – 개발자는 이러한 타임라인에 익숙합니다. 개발 팀은 조직의 SDLC의 압박감과 속도를 통해 성공할 수도 있습니다.

그러나 새로운 기술 문제를 해결하고 약속된 출시 날짜를 맞추기 위한 지름길을 찾아야 하는 또 다른 긴급 프로젝트를 맡게 되면 개발팀은 더 많은 기술적 부채를 떠맡게 됩니다.

더 많은 기능을 더 빠르고 빠르게 제공하는 데 초점이 맞춰져 있으므로 이전 문제를 해결하는 것이 항상 가장 중요한 단계는 아닙니다. 이러한 기술적 부채가 눈덩이처럼 불어나면서 모든 것이 조금 더 어려워집니다. 모든 사람이 조금 더 바빠지고, 작업에 조금 더 시간이 걸리고, 통신이 조금 느려지고, 작업 대기열이 조금 더 길어집니다.

개발 프로젝트가 더욱 긴밀하게 결합되고 작은 조치로 인해 더 큰 실패가 발생함에 따라 Ops는 속박을 강화합니다. 운영팀은 더 신중하고 변경 사항을 덜 관용하므로 진행하려면 의사소통, 조정 및 승인이 필요합니다.

일정은 계속 늘어나고 품질도 저하됩니다. 개발자 경험의 자율성과 생산성이 서서히 박탈되는 것은 말할 것도 없습니다. 하지만 개발팀이 추진력을 높이면 앱의 품질, 안정성, 보안이 저하됩니다.

이 모든 것이 비즈니스에 어떤 영향을 미치나요?

개발팀과 운영팀이 이 사일로화되고 상충되는 교환에서 계속 기능하면 부정적인 영향이 최종 사용자에게 파급됩니다. 머지않아 사용자 경험 및 기능 혁신의 저하가 재무, 마케팅 및 고객 성공 팀에 문제가 됩니다.

최고 경영진이 개발 팀과 운영 팀의 충돌로 인한 영향을 느낄 때쯤에는 문제가 뿌리 깊게 박혀 있고 수정 작업이 더디게 진행됩니다. 문제가 너무 커져서 수익에 부정적인 영향을 미치면 Dev 및 Ops 팀은 위에서부터 더 많은 것을 제공하고, UX를 개선하고, 안정성을 높여야 한다는 압박감을 느낍니다.

그리고 그 사이클은 계속됩니다.

DevOps: 소프트웨어 엔지니어링 팀의 결합 및 통합

DevOps 문화를 채택하면 고립된 팀과 함께 제공되는 목표, 워크플로 및 결과가 잘못 정렬되는 악순환이 끊어집니다.

DevOps 는 Dev와 Ops를 병합하는 협업적 문화 접근 방식으로, 제공 프로세스의 효율성과 품질을 강조합니다. 이는 문화적 원칙, 전술 및 리소스를 결합하여 기존의 사일로 방식에 비해 운영 효율성을 향상시킵니다. 이는 전체 SDLC에 걸쳐 책임 공유를 촉진합니다.

DevOps 플랫폼은 일반적으로 CI/CD를 촉진하는 데 사용됩니다.

또한 이러한 도구는 DevOps 문화 및 협업을 지원하는 일관된 관리 관행을 시행하는 데 도움이 됩니다.

SDLC의 모든 단계(테스트, 단계, 프로덕션)에서 동일한 관리되는 자동화 프로세스를 사용함으로써 개별 단계에서는 누적된 드리프트가 거의 또는 전혀 발생하지 않으며 초기 파이프라인 배포는 프로덕션 배포 결과를 보다 정확하게 예측합니다.

성공적인 DevOps 문화에는 플랫폼 및 인프라 엔지니어링, 보안, 규정 준수, 거버넌스, 위험 관리, 최종 사용자를 포함한 모든 이해관계자가 참여하여 최적의 결과를 얻습니다.

그러나 DevOps 방식을 코드(소프트웨어 빌드, 테스트 및 배포 자동화)에만 적용하는 팀은 프로세스에 오류가 발생하기 쉬운 수동 병목 현상인 데이터베이스 업데이트가 여전히 존재한다는 사실을 금방 깨닫습니다.

데이터베이스 DevOps: CI/CD 파이프라인의 마지막 단계

출처: 리퀴베이스

따라서 소프트웨어 팀을 위한 DevOps에 관한 기본 개념을 알고 있지만 데이터베이스를 포함할 때까지는 완전한 이점을 실현할 수 없습니다.  

초점을 데이터베이스로 옮기면서 운영팀과 개발팀 간에 동일한 일반적인 문제가 존재합니다. 데이터베이스 변경에는 특정 버전의 애플리케이션을 지원하는 데 필요한 상태를 유지하기 위해 추가 고려 사항이 필요합니다.

데이터베이스 DevOps의 핵심은 코드형 인프라 입니다. 이는 광범위한 IT 환경을 위해 회사에 이미 존재할 수 있습니다. 데이터베이스 서버와 환경을 수동으로 구성하고 유지 관리하는 대신 코드 기반 스크립트 또는 템플릿을 통해 데이터베이스 인프라를 프로비저닝하고 관리합니다. 이는 일반적으로 데이터베이스 버전 제어 및 CI/CD 자동화 도구 의 형태로 제공됩니다.

데이터베이스 DevOps는 SDLC의 속도와 가치를 방해하는 데이터베이스 업데이트 워크플로에서 가장 일반적이고 문제가 되는 비효율성을 해결합니다.

데이터베이스 문제

소프트웨어 운영팀과 개발팀은 신속하고 무한한 통합 및 제공 루프를 진행하면서 UX를 개선하고 수익을 창출하는 새로운 혁신과 기능을 개발합니다.

DevOps 프레임워크와 CI/CD 파이프라인을 사용하면 필요한 데이터베이스 스키마 업데이트가 이루어질 때까지 빠른 속도로 움직입니다.

출처: 리퀴베이스

앱 코드에는 절반 이상의 시간 동안 데이터베이스 업데이트가 필요합니다. 자동화된 파이프라인으로 얻은 모든 작업은 DBA가 수동으로 수신, 검토, 번들 및 배포하는 동안 중단됩니다. DBA는 종종 업데이트 백로그를 통해 지속적으로 작업하는 데이터베이스 릴리스 엔지니어에 가깝습니다.

데이터베이스 릴리스를 위한 투박한 수동 워크플로우로 인해 전체 SDLC 속도가 느려지고 애플리케이션 스택 전반에 걸쳐 DevOps를 구현하는 속도가 느려집니다. 릴리스는 느릴 뿐만 아니라 파괴적인 오류를 일으킬 수 있는 오류를 범하는 경향이 있는 인간이 촉진하는 복잡하고 변덕스러운 프로세스에 의존합니다.

수동 데이터베이스 변경 관리에는 필요한 수정 사항의 성과가 느려질 수 있으므로 보안 및 규정 준수 위험도 따릅니다. 침해는 조사하기가 더 어려울 수 있으며 감사에는 과도한 시간과 자원이 소요될 수 있습니다.

수동 감사에는 부정확성, 오류 및 보안 문제의 위험도 있습니다.

시간이 너무 많이 걸리고 소프트웨어 및 데이터베이스 업데이트의 수와 빈도가 폭발적으로 증가함에 따라 확장하고 보조를 맞추는 능력이 제한되어 있습니다. 데이터베이스를 수동으로 마이그레이션, 확장, 변경 및 감사해야 하는 경우 새로운 소프트웨어 및 기능을 지원하는 환경의 성장을 방해합니다.

문화적 수준에서 DevOps 없이 데이터베이스 변경을 관리하면 소프트웨어 팀과 데이터베이스 팀 사이에 좌절감과 불신이 생겨 비즈니스의 생산성과 수익성이 저하됩니다.

흥미로운 혁신을 위해 조율하고 협력하는 대신 소프트웨어 및 데이터베이스 팀은 여전히 ​​정체 상태에 있습니다. 그들은 느리고 지루하게 업데이트 작업을 하고, 코드 검토를 왔다 갔다 하고, 느린 속도로 업데이트를 추진합니다. 이 모든 것은 오래된 워크플로와 자동화 때문입니다.

이러한 통계는 문제가 있는 그림을 간결하게 표현합니다.

• 소프트웨어 업데이트의 57% 에는 해당 데이터베이스 변경이 필요합니다.
• 애플리케이션 팀의 90% 는 릴리스 속도를 높여야 한다는 압박에 직면해 있습니다.
• 46% 의 팀은 데이터베이스 릴리스를 가속화하는 것이 매우 어렵다고 말합니다.
• 84% 의 팀이 데이터베이스 업데이트 오류로 인해 심각한 문제를 경험했습니다.

출처: DEVOPS다이제스트

SDLC의 진정한 경쟁력 있는 속도를 위해서는 CI/CD 파이프라인을 확장하여 데이터베이스 업데이트를 포함해야 합니다. 이것이 데이터베이스 DevOps가 해결하는 문제입니다.

데이터베이스 DevOps 설명

소프트웨어 코드가 DevOps 환경에서 소스 제어를 활용하는 것처럼 데이터베이스 DevOps는 데이터베이스 변경 코드에 대해 소스 제어를 사용합니다. 데이터베이스 업데이트를 소프트웨어 릴리스의 사후 단계로 처리하는 대신 소프트웨어 빌드 및 배포 자동화에 포함합니다.

자동화, 거버넌스 및 관찰 가능성을 지원하는 데이터베이스 DevOps는 CI/CD 자동화 도구의 지원을 통해 데이터베이스 변경 관리의 병목 현상을 제거하여 소프트웨어 릴리스의 속도 및 가속화에 보조를 맞춥니다.

오토메이션

데이터베이스 팀은 소프트웨어 코드와 독립적으로 데이터베이스 변경 테스트를 자동화할 수 있습니다. 또한 커밋 시 유효성 검사를 자동화하여 가능한 한 빨리 오류를 포착할 수도 있습니다. 그 결과 항상 정상적으로 작동하고 배포 가능한 상태로 유지되는 데이터베이스 변경이 이루어집니다.

데이터베이스 릴리스 자동화는 수동 작업을 제거하고 보안 및 안정성 위험을 줄입니다.

통치

Database DevOps는 자동화 전반에 걸쳐 데이터베이스 변경을 관리하기 위해 중앙 집중식 액세스 제어를 시행합니다.

이 접근 방식은 프로덕션 환경을 위한 원격 측정을 구축하여 데이터베이스 문제를 신속하게 감지 및 수정하고 모든 것이 의도한 대로 작동하는지 확인합니다. 악성 오류가 발생하면 데이터베이스 DevOps는 데이터베이스 내의 기본 정보를 유지하면서 변경 롤백을 지원합니다.

올바른 자동화 도구는 매우 얇은 오류 한계로 데이터베이스 업데이트를 유지하고, 백그라운드에서 조용히 실행되지만 문제가 발생하면 DBA에게 경고합니다.

관찰 가능성

데이터베이스 변경 사항을 코드로 처리하면 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 변경 지표를 확인할 수 있습니다.

데이터베이스 팀은 수동 업데이트를 따라가기 위해 애쓰는 대신 대부분의 프로세스를 자동화하고 대신 측정항목을 관찰하여 처리량, 변경 빈도, 리드 타임, 배포 성공률 및 서비스 출시 시간 해결에 대한 지속적인 개선을 식별할 수 있습니다.

관찰 가능성을 구축함으로써 데이터베이스 DevOps는 워크플로 개선을 위한 실행 가능한 통찰력을 제공하고 오류 진단 및 해결을 가속화하며 감사를 단순화합니다.

이러한 자동화된 워크플로우를 결합하면 개발자, DBA, 데이터베이스, 소프트웨어 및 IT 팀의 모든 사람을 위한 더 나은 경험은 물론 생산성, 시장 점유율 및 수익성도 빠르게 향상됩니다.

데이터베이스 DevOps 및 혁신

데이터베이스 팀은 DevOps를 작업에 적용할 때 더 짧은 시간에 더 관리하기 쉽고 더 자주 릴리스를 배포할 수 있습니다.

데이터베이스 스키마 업데이트는 복잡한 수동 우회가 아닌 프로세스에서 클릭으로 이루어집니다. 최적의 설정에서는 소프트웨어 및 데이터베이스 개발자와 DBA가 셀프 서비스 데이터베이스 배포를 장려하는 방식으로 DevOps 도구를 구성하고 신뢰합니다.

혁신가로서의 DBA

DBA는 재능 있고 귀중한 자산이지만 저렴하게 얻을 수는 없으며 그들에게 좋습니다. 평균 급여가 $100,000 이상인 DBA는 수동 스키마 업데이트 요청에 시간을 낭비할 필요가 없습니다.

지식의 깊이와 폭을 고려할 때 수동 업데이트 프로세스에 갇히면 그 영향력이 낭비됩니다.

DBA는 또한 조직 전체의 데이터 무결성 보장과 같은 높은 가치의 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있습니다.

수동 검토 및 릴리스 대신 이러한 영역에 집중함으로써 DBA는 성능, 안정성 및 보안을 향상시켜 더 나은 비즈니스 운영, 고객 만족 및 궁극적으로 데이터베이스에 기반한 수익 성장에 기여할 수 있습니다.

업그레이드된 직원 경험은 만족도, 생산성, 수명 및 전문성 개발에 놀라운 효과를 발휘합니다.

개발자 만족도 및 생산성 향상

생산성에서 보게 될 기하급수적인 이득은 회사 전체에 가장 광범위한 영향을 미칠 것입니다.

이러한 변화는 효율성을 넘어 전체 업무 문화를 재구성하여 모든 사람이 최선을 다할 수 있는 역량을 느낄 수 있는 환경을 조성합니다.

변경 릴리스 프로세스를 단순화함으로써 개발자는 검토를 기다리거나 변경 사항을 왔다 갔다 하는 데 시간을 소비할 필요가 없습니다. 대신 코드를 공개하고 즉각적인 피드백을 받고 변경하고 계속 진행할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 지체 없이 계속 진행할 수 있습니다. 부드러운 승차감은 개발자를 더 행복하고 생산적으로 만들어주며, 이는 생산성과 밀접하게 연관되어 있습니다.

데이터베이스 DevOps는 최적의 원활한 소프트웨어 및 기능 릴리스를 허용하여 다크 런치 기술(기능 플래그)을 채택하여 부담을 줄입니다. 이렇게 하면 팀에서는 토글이나 구성 설정만 변경하여 고객에게 새로운 기능을 안전하게 도입하고 점진적으로 출시할 수 있습니다.

그리고 문제가 발생하면 자동 롤백 메커니즘을 통해 제어되고 예측 가능하며 스트레스가 적은 수정이 보장됩니다.

Database DevOps는 또한 조기 문제 감지 및 수정을 통해 프로덕션 전 문제 해결을 강조합니다. 문제가 생산 단계에 이르고 고객 경험에 영향을 미치기 전에 초기 단계에서 문제를 식별하고 해결할 수 있습니다.

이 접근 방식은 중단을 최소화하고 지속적인 학습 문화를 촉진하여 개발자가 전문적으로 발전하고 학습된 혁신을 활성화함으로써 보상을 받도록 장려합니다. 그 결과 자신의 기여가 조직의 성공에 의미가 있다는 것을 알고 있는 팀 전체에 걸쳐 열정, 주인의식, 책임 및 수명이 보장됩니다.

데이터베이스 DevOps는 위험 감수가 보상되는 높은 신뢰도의 협업 문화를 장려합니다.

CI/CD 자동화를 통해 막다른 수정 사항이나 버그가 있는 기능에 낭비되는 시간이 제거되므로 리소스 할당이 더욱 효율적이 될 수 있습니다. 데이터베이스 DevOps는 워크플로를 개선하고 팀이 중요한 목표에 집중할 수 있도록 보장합니다.

데이터베이스 DevOps의 비즈니스 가치 측정항목

데이터베이스 DevOps를 시행하면 DBA가 보다 혁신적인 역할을 수행할 수 있는 동시에 개발자 경험을 개선하고 생산성을 높일 수 있습니다. 이러한 이점은 더 나은 비즈니스 성과, 더 많은 수익, 더 행복한 고객 등으로 이어집니다.

하지만 최고 경영진, 임원, 리더, 데이터베이스 DevOps를 구매하지 않은 DBA에게 가치를 입증하기 위해 이러한 개선 사항을 어떻게 측정합니까?

조직에서 배포 빈도, 변경 리드 타임, 변경 실패율, 서비스 복원 시간 등 DORA DevOps 지표를 이미 추적하고 있다면 비슷한 방법을 통해 DevOps를 데이터베이스에 적용하는 것의 가치를 보여줄 수 있을 것입니다.

데이터베이스 DevOps를 조직에 도입하는 방법

데이터베이스 DevOps를 시작하려면 문화적인 동의와 CI/CD 자동화를 위한 올바른 데이터베이스 DevOps 도구가 필요합니다.

업계 최고의 데이터베이스 변경 자동화 도구를 선택하면 데이터베이스 DevOps 변환을 지원하는 초석을 갖추게 됩니다.

올바른 데이터베이스 스키마 마이그레이션 및 자동화 플랫폼을 식별하는 것은 쉬울 수 있지만 비즈니스의 복잡한 조직 구조를 탐색할 때 프로세스는 매우 어렵습니다.

다음 역할과 함께 작업하고 고유한 목표에 따른 이점을 전달해야 합니다.

최고 기술 책임자

최고 경영진은 데이터베이스에서 가장 많은 수익을 창출할 수 있는 가장 훌륭하고 뛰어난 인재를 유치하기를 원합니다.
그들은 전체 기술 조직에 걸쳐 CI/CD의 속도를 높이고 더 나은 비즈니스 성과를 위해 직원의 기술을 향상시킬 수 있는 공간을 만들고자 합니다.

운영 임원

예를 들어, 운영 관리 이사와 같은 사람은 역량과 역량을 늘려 투자를 극대화하기를 원합니다.
데이터베이스에서 그렇게 하려면 DBA가 지루함에 낭비하지 않고 혁신하고 기술을 향상시키는 모습을 볼 수 있어야 합니다.

기술 및 인프라 리더

기술 또는 플랫폼 담당 부사장은 기존 파이프라인에 맞는 유연성을 추구합니다.
그들은 더 많은 기능을 더 빨리 출시하는 데 우선순위를 두기를 원할 것입니다. 이들은 데이터베이스 작업이 제대로 작동한다고 가정하는 것을 선호하지만 문제가 발생할 경우 즉각적인 경고를 원합니다.
그들은 특히 자동화와 거버넌스를 중요하게 생각합니다.

DBA

자동화의 이점은 DBA에게 가장 분명하게 드러나지만, 변화가 필요하다는 점을 확신시키는 것이 가장 어려울 수도 있습니다. 더 빠른 검토와 출시를 강조하고 흥미로운 혁신 이니셔티브에 더 많은 시간을 할애할 수 있다고 말하세요.
그들은 더 나은 DBA가 될 수 있고, 경력을 발전시키며, 새롭고 흥미로운 데이터베이스 기술 및 사례에 초점을 맞출 수 있습니다.

데이터베이스 DevOps 실현

소규모로 시작하세요 – 하나의 팀, 하나의 데이터베이스.

계속 진행하기 전에 팀의 효율성을 극대화하고 올바른 습관을 구축하는 데 집중하세요. 데이터베이스 DevOps 팀의 자연스러운 흥분이 다른 팀의 관심을 불러일으키도록 하세요. 특정 사용 사례를 목표로 하고 자동화가 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 부분을 식별합니다. 다른 DevOps 도구 및 플랫폼과의 통합을 계획하세요.

올바른 도구와 접근 방식을 사용하면 조직에서 데이터베이스 DevOps를 실현하고 데이터베이스를 방해 요소에서 비즈니스 전반에 걸쳐 혁신, 성장 및 가치를 촉진하는 요소로 전환할 수 있습니다.

고객 데이터베이스에 수집된 데이터를 사용하여 보다 개인화된 고객 커뮤니케이션을 만드세요. 데이터베이스 마케팅을 통해 이를 수행하는 방법을 알아보세요.